导读:本文包含了极大后验估计论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:自适应极大后验估计,非线性系统,模型不确定性,相对位姿确定
极大后验估计论文文献综述
熊凯,魏春岭[1]（2017）在《基于自适应极大后验估计的空间目标运动状态确定》一文中研究指出提出一种新的基于自适应极大后验(AMAP)估计的空间目标运动状态确定方法,致力于削弱未知干扰对状态估计的不利影响.针对带有干扰的离散时间非线性随机系统设计了AMAP估计算法,采用高斯-牛顿优化方法实现极大后验(MAP)估计,通过模式切换和加权融合强化算法的自适应能力.基于理论分析导出了状态估计均方误差(MSE)的表达式,说明所提算法能够达到优于传统扩展卡尔曼滤波(EKF)和MAP估计算法的精度.以空间目标运动状态确定系统为例,通过蒙特卡洛仿真验证了AMAP估计算法的性能优势,不同条件下的对比研究表明,所提算法具备应对未知干扰的自适应能力,能够有效提升空间目标运动状态估计精度.(本文来源于《系统科学与数学》期刊2017年08期）
熊凯,魏春岭[2]（2017）在《基于自适应极大后验估计的航天器相对位姿确定》一文中研究指出本文提出一种新的基于自适应极大后验(AMAP)估计的空间目标相对位置和姿态确定方法,致力于削弱未知干扰对状态估计的不利影响。针对带有干扰的离散时间非线性随机系统设计了AMAP估计算法,采用高斯-牛顿优化方法实现极大后验(MAP)估计,通过模式切换和加权融合强化算法的自适应能力。基于理论分析导出了状态估计均方误差(MSE)的表达式,说明所提算法能够达到优于传统扩展卡尔曼滤波(EKF)和MAP估计的精度。以航天器相对位姿确定系统为例,通过蒙特卡洛仿真验证了AMAP估计算法的性能优势,不同条件下的对比研究表明,所提算法具备应对偶发随机干扰的自适应能力,能够有效提升空间目标运动状态估计精度。(本文来源于《第36届中国控制会议论文集（D）》期刊2017-07-26）
张纳温,汪云,刘昌云,李树彬,张春梅[3]（2014）在《基于极大后验估计的STUKF算法跟踪再入弹道目标》一文中研究指出针对弹道导弹再入阶段飞行受力情况复杂多变,状态噪声未知时变的非线性跟踪问题,提出基于极大后验估计的STUKF非线性滤波跟踪算法。该算法采用最小偏度单行采样策略,在保证跟踪精度的同时,提高实时性;引入带有多重次优渐消因子的强跟踪算法,在线调整状态一步预测均方误差阵,提高系统对突发机动跟踪的稳定性;采用指数加权的方法,利用次优无偏MAP时变噪声统计估计器,在线估计未知系统过程噪声的统计特性,提高系统应对噪声变化的能力。仿真结果表明:该算法具有比不敏卡尔曼滤波算法(UKF)和扩展卡尔曼滤波算法(EKF)更好的跟踪性能。(本文来源于《空军工程大学学报(自然科学版)》期刊2014年05期）
郭洁娜[4]（2014）在《基于极大后验概率估计的高光谱图像融合算法研究》一文中研究指出本文研究了基于PCA和极大后验估计的高光谱图像融合算法。该算法首先挖掘影像内在的观测模型,建立极大后验估计的目标函数。针对高光谱影像数据量大的特点,通过简化观测模型获得参数估计。融合实验结果表明,基于极大后验估计的高光谱影像融合算法不仅理论严密,而且图像融合效果较其他的增强方法的效果好。(本文来源于《电子世界》期刊2014年02期）
丁家琳,肖建[5]（2014）在《基于极大后验估计的自适应容积卡尔曼滤波器》一文中研究指出针对标准的容积卡尔曼滤波器(CKF)设计需要精确已知噪声先验统计知识的问题,提出一种自适应CKF算法.该算法在滤波过程中,利用Sage-Husa极大后验估值器对噪声的统计特性进行在线估计和修正,有效地提高了CKF的估计精度和数值稳定性.在某些情况下,噪声协方差估计会出现异常现象使得滤波发散,进而提出了相应的改进方法.仿真结果表明了自适应CKF算法的可行性和有效性,且明显改善了标准CKF算法的滤波效果.(本文来源于《控制与决策》期刊2014年02期）
李佩娟,徐晓苏,张小飞,蔡玮[6]（2014）在《基于极大后验估计和模糊控制的水下无源定位技术》一文中研究指出针对高海况条件下因海流扰动的影响导致观测噪声方差未知时变的特点,基于模糊控制技术提出一种基于FCMAP-UKF滤波技术的水下无源组合导航系统状态估计方法.该方法在滤波迭代过程中引入模糊自适应因子,对未知观测噪声方差阵进行动态调节,提高了系统的自适应能力和鲁棒性.滤波结果表明,该系统在达到传统方法精度的同时,能够克服自主导航过程中不确定的噪声和随机干扰的影响而进行有效的定位导航.(本文来源于《控制与决策》期刊2014年02期）
彭小智,马凌[7]（2012）在《线性回归模型的后验极大似然估计》一文中研究指出与普通最小二乘法相比,线性模型参数的极大似然估计,在一般的条件下也具有很好的性质;而实际中,在进行统计推断之前,我们往往对参数的信息有一定把握。文章将利用参数的先验信息即先验分布,构造了线性模型参数的后验极大似然估计,并在两种先验分布的情形,给出了具体的结果。(本文来源于《统计与决策》期刊2012年05期）
钱默抒,姜斌,杨浩,高志峰[8]（2011）在《基于极大后验原理的非线性系统传感器故障估计》一文中研究指出针对扩展卡尔曼滤波算法(Extended Kalman filter,EKF)计算复杂,粒子滤波算法动态跟踪能力差,单一无先导扩展卡尔曼滤波算法(Unscented Kalman filter,UKF)滤波精度低等缺陷,本文根据极大后验原理(Max-imum posterior principle,MPP),针对一类非线性系统设计了一种改进型的无先导卡尔曼故障估计滤波器来估计被控系统所发生的加性传感器故障。首先根据极大后验估计原理,推导出一种最优常值故障估计器。在此基础之上,推导出次优的加性常值故障估计滤波器,并对故障估计滤波器进行了无偏性证明。最后,将得到的理论结果应用于非线性倒立摆系统,仿真验证了所提方法的有效性。(本文来源于《南京航空航天大学学报》期刊2011年S1期）
赵琳,王小旭,孙明,丁继成,闫超[9]（2010）在《基于极大后验估计和指数加权的自适应UKF滤波算法》一文中研究指出针对传统Unscented卡尔曼滤波器(Unscented Kalman filter,UKF)在噪声先验统计未知时变情况下非线性滤波精度下降甚至发散的问题,设计了一种带噪声统计估计器的自适应UKF滤波算法.首先根据极大后验(Maximum a posterior,MAP)估计原理,推导出一种次优无偏MAP常值噪声统计估计器;接着在此基础之上,采用指数加权的方法,给出了时变噪声统计估计器的递推公式;最后对自适应UKF算法进行了性能分析.相比于传统UKF,该自适应UKF算法在噪声统计未知时变情况下不仅滤波依然收敛,滤波精度及稳定性显着提高,而且其具有应对噪声变化的自适应能力.仿真实例验证了其有效性.(本文来源于《自动化学报》期刊2010年07期）
代萌[10]（2009）在《基于极大后验估计理论的电阻抗断层成像重建算法研究》一文中研究指出电阻抗断层成像(Electrical Impedance Tomography,EIT)作为电磁成像的一个分支,为医学诊断提供了新的技术手段。它通过体表电极,向被测目标施加安全的激励电流,然后测量体表电压,最后运用相应的算法对目标内部的实际电导率或者电导率变化进行重建成像。这种成像技术具有系统结构简单、造价低廉、实时动态、无损伤等显着特点。第四军医大学EIT课题组在前期基础性研究中已经取得重要突破,初步将EIT技术应用于临床实验研究,尤其是利用EIT对特定病人进行床旁监护。但是在EIT的临床实验中,存在很多实际问题影响着EIT的成像效果,特别是受试者的呼吸过程和体位变化往往会向EIT图像中引入较大的运动伪影。针对以上问题,本文从EIT成像算法的讨论出发,结合EIT临床应用中的需要,从以下两个方面对提高EIT图像质量的方法进行初步地探讨:(1)EIT重建算法的比较研究成像算法是EIT的基础和关键技术。重建算法的本质是解决EIT逆问题的病态性,并且在EIT图象的空间分辨率和抑制数据噪声之间选取合适的折中。除此之外,重建的效率和算法的稳定性也是必须考虑的因素。本研究结合Bayes估计和极大似然法,把极大后验(maximum a posteriori, MAP)估计理论应用到EIT重建问题中,讨论了一种新的MAP重建算法。该算法的基本思想是根据假设的电导率概率密度函数,利用物体边界的电位测量值来估计最可能的电导率变化值分布。这种统计类重建方法不仅考虑了电导率本身的变化,而且还考虑了测量噪声的变化。本文通过仿真实验,物理模型实验,和人体肺通气实验将MAP法与传统的等位线反投影法(Equipotential Backprojection, EPBP)进行了比较研究。与EPBP算法相比,MAP算法有效地提高了EIT的图像质量,例如,根据扰动目标的不同位置,在仿真实验中,MAP算法的空间分辨率比EPBP平均提高78%,定位准确度提高70%;在物理模型实验中,MAP算法的空间分辨率比EPBP平均提高85%,定位准确度提高46%。而且,在同样的硬件环境下,MAP算法的在线重建速度与EPBP算法相当,均小于50ms;在多次实验中,MAP算法均能长时间稳定成像。初步的实验结果表明,MAP算法在空间分辨率和定位准确度方面优于EPBP算法,在重建速度和稳定性方面与EPBP相当。因此,对于EIT临床应用来说,MAP算法是一种较优的EIT重建算法。(2)针对EIT动态监护应用的算法改进在EIT的动态监护应用中,由于EIT逆问题自身的病态性,使得测量的干扰和噪声对EIT的成像结果有很大影响,往往引入严重的图像伪影。所以排除测量干扰和抑制测量噪声是十分重要的工作。EIT具有较高的时间分辨率,利用这种特性不但可以对很多变化较快的生理病理过程进行监护,而且更重要的是可以提高EIT图像的抗噪性。一种考虑EIT数据帧前后时间相关性的方法是Kalman滤波算法。这种迭代的算法通过本帧的测量数据和前一帧重建值来估计本帧重建值。本文讨论了一种基于MAP算法的直接重建方法。该方法利用前后各3帧的采集数据之间的相关性,对当前帧的重建图像进行降噪。仿真的结果表明,即使在强噪声背景(0.5噪声水平)下,后者仍然能够对目标有效成像,表现出更好的抗噪特性。测量电极是EIT应用中至关重要的因素之一,它直接影响采集数据的质量和成像效果。然而被测对象的生理活动或体位变换不可避免地改变电极的位置或接触情况,将干扰引入测量数据中,最终影响EIT成像质量。本研究通过对MAP算法的重建矩阵进行扩展,将电极位置变化的信息引入重新成像中。仿真的结果表明,在1%电极移动的情况下,标准的MAP算法不能有效地对目标进行成像;改进的算法不但能够有效地重建出电导率变化,大大降低图像伪影,而且也能够有效地反映电极的位置变化,从而为研究人员对错误电极进行纠正提供了有价值的参考信息。(本文来源于《第四军医大学》期刊2009-04-01）
极大后验估计论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文提出一种新的基于自适应极大后验(AMAP)估计的空间目标相对位置和姿态确定方法,致力于削弱未知干扰对状态估计的不利影响。针对带有干扰的离散时间非线性随机系统设计了AMAP估计算法,采用高斯-牛顿优化方法实现极大后验(MAP)估计,通过模式切换和加权融合强化算法的自适应能力。基于理论分析导出了状态估计均方误差(MSE)的表达式,说明所提算法能够达到优于传统扩展卡尔曼滤波(EKF)和MAP估计的精度。以航天器相对位姿确定系统为例,通过蒙特卡洛仿真验证了AMAP估计算法的性能优势,不同条件下的对比研究表明,所提算法具备应对偶发随机干扰的自适应能力,能够有效提升空间目标运动状态估计精度。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
极大后验估计论文参考文献
[1].熊凯,魏春岭.基于自适应极大后验估计的空间目标运动状态确定[J].系统科学与数学.2017
[2].熊凯,魏春岭.基于自适应极大后验估计的航天器相对位姿确定[C].第36届中国控制会议论文集（D）.2017
[3].张纳温,汪云,刘昌云,李树彬,张春梅.基于极大后验估计的STUKF算法跟踪再入弹道目标[J].空军工程大学学报(自然科学版).2014
[4].郭洁娜.基于极大后验概率估计的高光谱图像融合算法研究[J].电子世界.2014
[5].丁家琳,肖建.基于极大后验估计的自适应容积卡尔曼滤波器[J].控制与决策.2014
[6].李佩娟,徐晓苏,张小飞,蔡玮.基于极大后验估计和模糊控制的水下无源定位技术[J].控制与决策.2014
[7].彭小智,马凌.线性回归模型的后验极大似然估计[J].统计与决策.2012
[8].钱默抒,姜斌,杨浩,高志峰.基于极大后验原理的非线性系统传感器故障估计[J].南京航空航天大学学报.2011
[9].赵琳,王小旭,孙明,丁继成,闫超.基于极大后验估计和指数加权的自适应UKF滤波算法[J].自动化学报.2010
[10].代萌.基于极大后验估计理论的电阻抗断层成像重建算法研究[D].第四军医大学.2009